三名用户起诉Facebook侵犯隐私,CEO扎克伯格:承认犯了巨大错误

三名Facebook Messenger用户提起诉讼,指控Facebook未经同意收集他们的通话和短信记录,侵犯隐私权。Facebook承认了这一行为,并将其归咎于用户授权。CEO马克·扎克伯格承认犯下错误,但表示不会辞职。

外贸通(天成外贸通)整理:

新闻中文内容:

三名Facebook的“Messenger应用程序用户起诉了Facebook。他们表示:Facebook收集他们的通话和短信记录,造成侵犯了他们的隐私权。因为“剑桥分析”获取用户个人信息丑闻被披露,Facebook受到了沉重的打击。周日,该公司承认记录了一些用户的通话记录和短信历史,但声称只有当安卓手机用户允许时才会记录。

扎克伯格:承认犯了“巨大错误”但不会辞职

据《财富》网站北京时间4月6日报道,Facebook CEO马克·扎克伯格Mark Zuckerberg)当地时间周三举行新闻发布会,承认自己由于未能充分考虑到“剑桥分析”(Cambridge Analytica)会如此滥用社交网络服务数据,导致犯下了一个“巨大错误”,但他表示自己并没有辞职的打算。

扎克伯格说,尽管这里有一些引人注目的失误,但他仍然是领导Facebook的最佳人选。当被问及Facebook董事会是否讨论过他是否应该辞职时,扎克伯格说,“我还不知道。”他补充说,没有任何Facebook员工因“剑桥分析”丑闻而被解雇。最新报道称,公司称这一丑闻可能会影响到8700万Facebook用户,这一数字比之前的5000万份报告有所增加。

“我开创了这家公司,我来运营,我对这里的事情负责。”扎克伯格说,“我不想因为我们在这里犯下错误,就把任何人推下水。”

                                           

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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